Deep Conservation of MicroRNA-target Relationships and 3'UTR Motifs in Vertebrates, Flies, and Nematodes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
microRNAs (miRNAs) are a class of small noncoding RNAs that posttranscriptionally regulate a large fraction of genes in animal genomes. We have previously published computational miRNA target predictions in five vertebrates, six flies, and three nematodes. Here, we report a comprehensive study of the "deep" conservation of miRNA targets and conserved 3'UTR (untranslated region) motifs in general across vertebrates, flies, and nematodes. Our data indicate that although many miRNA genes and 3'UTR motifs are well-conserved, miRNA-target relationships have diverged more rapidly, and we explicitly assign each gained or lost miRNA-target relationship to one of the three clades. However, we also identify a small but significant number of deeply conserved miRNA targets and show that these are enriched for essential processes related to development. Finally, we provide lists of 3'UTR motifs that are significantly conserved, and thus likely functional, classified by their distribution in the three clades. We find hundreds of such motifs specific to each clade, dozens specific to each pair of clades, and ten shared by vertebrates, flies, and nematodes. These findings suggest that posttranscriptional control has undergone extensive rewiring during metazoan evolution and that many deeply conserved miRNA-target relationships may be vital subunits of metazoan gene regulatory networks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle